新人女子プログラマの書いたコードを直すだけの簡単なお仕事です！ | paizaオンラインハッカソン（POH）
開発したいプログラム ECサイト内の2つの異なる商品（値段は同じでも構わない）を購入し、その合計価格が指定の価格以内で最大になる組み合せを探してください。 →問題詳細 新人女子プログラマの野田さんが途中まで書いたプログラム Item_a_b = 4500 // a+bの価格 Item_a_c = 500 // a+cの価格 Item_a_d = 2300 // a+dの価格 Item_b_a = 1240 // b+aの価格 Item_b_c = 5020 // b+cの価格 (中略) if Item_a_b == campaign_price print “AとBの組み合わせが最大！” if Item_a_b == campaign_price -10 print “AとBの組み合わせは-10円差でおしい！” if Item_a_c == campaign_price (以下略)
直列加算と並列加算でdoubleの足し算の結果が変わる話 - きしだのHatena
Javaに限った話ではないのだけど、Javaで並列加算が気軽にできるようになったので、気に留めておいたほうがいい話。 まず、次のようなコードを動かしてみます。 public static void main(String[] args){ double[] data = { 1.234E80, -1.234E80, 2, 3}; System.out.println(Arrays.stream(data).sum()); System.out.println(Arrays.stream(data).parallel().sum()); } 1.234×10^80と-1.234×10^80という、桁が大きくて符号の違う数を並べて、そのあとに2と3という1桁の数値を置いています。 これらを加算すると、1.234×10^80と-1.234×10^80は符号が違うだけなので、当然結果は0になります
マルコフ連鎖モンテカルロ法入門−1 - My Life as a Mock Quant
ネット上で見かけるマルコフ連鎖モンテカルロ法資料はどうも小難しいので、 マルコフ連鎖モンテカルロ法は全然難しくないということを伝えるべく平易に解説した資料を作ってみた。 ２状態離散モデルの解説を中心に、メトロポリス法の解説までを行った。 余裕があれば次は連続モデルや熱浴法・メトロポリスヘイスティング法の解説資料も作成したい。 マルコフ連鎖モンテカルロ法入門-１View more presentations from teramonagi .※ここで解説しているお天気推移モデルはオリジナルなものですので、数値・計算等にミスがある可能性が否めませんので、 ※もし間違いを見かけた方は優しく教えていただけると助かります。
俺的MCMCまとめ - yasuhisa's blog
12月くらいからMCMCの勉強しだして、いくつか代表的なアルゴリズムによるサンプリングをやったのでまとめておく。 Example of Rejection Sampling - yasuhisa's blog Example of importance sampling - yasuhisa's blog Example of Metropolis Hastings Algorithm - yasuhisa's blog Metropolis Hastings Algorithmの続き - yasuhisa's blog Gibbs Sampler Algorithmによって多変量正規分布からのサンプル抽出を行なう - yasuhisa's blog あとはモデルによって色々変わるけど、根幹となるアルゴリズムはできたからまあよいか。 これで一応自分で作れるという感じにはなったので、MCMC
第3回電王戦用Ponanza提出 - 毎日がEveryDay！
20:54先ほどドワンゴ様の方に第3回電王戦出場用Ponanzaを提出しました。評価関数などに乱数を加えた実装です。純粋なPonanza vs. 乱数を加えたPonanzaの試合結果は522-430乱数を加えたPonanzaがわずかに弱くなっていますが、対人戦で研究にはまらないために仕方のない経費という認識です。 実はPonanzaとBlunderを交互に指すという案もあり、実際にドワンゴ様の方からも許可を頂いていたのですが、やはり屋敷九段はとんでもなく強いという予想をしてやめました。 ちなみに、今回提出したPonanzaの強さは、クラスタが使えないことを差し引いても第二回電王戦で佐藤慎一四段と戦ったPonanzaより強いです。つまり（第三回電王戦Ponanza＋PC一台 ＞ 第二回電王戦Poannza＋PC10台）ということです。ソフトウェアによるコンピュータの強さの上昇も結構なものなん
Googleのヒット件数は当てにならない - アスペ日記
（2013/11/08: 補足を書きました。Googleのヒット件数について（続き）） 「Googleの検索件数は当てにならない」と言うと、多くの人は「何をいまさら」という反応かもしれません。 当てにならないことぐらいわかってるよ、と。 でも、「当てにならない」でイメージするものがどの程度かは人によって違うと思います。 結果が2倍ぐらい違ったりする、程度に思っている人もいるかもしれません。 しかし、実際はそんなレベルでの話ではありません。 「本当は50件なのに500,000件と返ってくる」ようなことも珍しくありません。 たとえば、ツイッターで見たネタなのですが、"無い内定式" というキーワードで検索してみます。 267,000件。 多いですね。 ここで、10ページ目をクリックすると、次のようになります。 「59 件中 6 ページ目」*1 一気に4桁も減ってしまいました。 どちらが本当の数字
PageRankアルゴリズムを使った人事評価実験 | 株式会社サイバーエージェント
2-2-1.一般的な360度評価による評価方法 問題点 一般的に評価プロセスが公開されていないため、最終評価までのプロセスが不透明である 全員が全員を評価するのは多数の社員がいる場合は不可能である ランダム抽出によるお互いの評価を行うと、まったく違う専門分野を評価したり、まったく関わりあいのない人を評価することになり精度が下がる 2-2-2.専門分野での評価者による評価方法 問題点 *評価者になる人材の不足 高い専門スキル、会社とのビジョンマッチ、メンバーからのその専門分野での高い信頼の全てを備えている人材が専門分野毎に必要。 さらに、評価の納得性を保つためにはメンバーからの信頼がある人材ではないと評価できない。 *評価者によって評価ポイントの違いがある 同じ分野の技術者でも、スキルの価値をどこに置いているかというスタンスの違いから評価ポイントにゆらぎが発生する。 さらに評価者自体
ゲーム理論
ゲーム理論 はジョン・フォン・ノイマン が開発したとされ，経済学の分野で発展してきたものです。 このゲーム理論は，生物学においても積極的に利用され， 進化ゲーム理論として発展してきました。 経済学においては， 各個人が最大化するように努めていると仮定される量は効用と呼ばれます。 これは，各人がさまざまな結果に対して持つ好みを表わすものです。 その結果，経済行動がうまく説明できるような効用関数を構成することができても， 観測された行動とは独立に効用関数を測定することはできません。 これに対して，生物学におけるゲーム理論では， 最適化すべきは遺伝子頻度の動態という自然過程が求められているため， 生涯を通じての繁殖成功度が個体の行動の良さを測る利得関数とみなされます。 生物が従わなければならない制約には，エネルギーの保存，活動時間の制約， 生化学反応の効率など，物理的，化学的， 個体の行動上の決
ALENEX'14 に論文採択 - iwiwiの日記
国際学会 ALENEX 2014 に論文が採択されました．ALENEX (Meeting on Algorithm Engineering & Experiments) は SIAM によって開催される実験系アルゴリズム (experimental algorithmics) を扱う最も有名な会議の 1 つで，理論系アルゴリズムのトップ学会 SODA (Symposium on Discrete Algorithms) に併設して開催されます．発表は来年の 1 月にアメリカのオレゴンです． 今回の論文は "Fast Shortest-path Distance Queries on Road Networks by Pruned Highway Labeling" というタイトルで，研究室の後輩の河田君，同期の岩田，NII の河原林先生との共著です．タイトルからご察しの通り，SIGMOD'
Typical DP Contest : J - ボール - kmjp's blog
期待値系の問題、苦手なんだけどこれ落ち着いてやれば本番でも解けたな…。 http://tdpc.contest.atcoder.jp/tasks/tdpc_ball 問題 座標0～15の整数値のいくつかに的がある。 座標xにボールを投げると、(x-1)、x、(x+1)の場所のいずれかに当確率で到達する。 すべての的を倒すまでのボールを投げる回数を答えよ。 解法 座標の範囲を見ただけでBitDPだとわかる問題。 残されたボールをbitmap表現したときの期待値を、それより小さいbitmapの期待から求める。 座標(x-1)、x、(x+1)のいずれかに的があるなら、xにボールを投げる価値があるので、その時の期待値を求める。 1<=x<=14の範囲で期待値を最小化する値を求める。 期待値の求め方は毎回戸惑うので整理しておく。 bitmapがxの時の期待とをF[x]とする。 たとえば残されたボール
蟻本P191 最大流 - 最小カット定理 - WARush
蟻本に載ってることそのまま書くだけ 蟻本の最大流で使われたグラフをそのままサンプルで使います。 ↓↓ グラフのカットとは、ある頂点集合Sに対して、Sから出ていく辺の集合の事をいい、 カット(S V/S)のように表します。また、その辺の容量の和をカットの容量といいます。 さらに、Sの中にsを、V/Sの中にtを含むようにカットすることを、 s-tカットといいます。 最小カット問題とは・・・ ネットワークにに対して、sからtへのパスが存在しなくなるために（つまりs-tカットで） 除去しなければいけない辺の容量の和の最小値はどれだけか という問題である。 フロー流量とカット容量の関係 まず、任意のs-tフロー f と任意のs-tカット(S, V/S)を考えてみましょう。 ↓こんなフローとカット↓ sについては( fの流量 ) = ( sから出る辺の流量 )であり、 それ以外のSの頂点vについては(
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Ryoma Sin'ya on Twitter: "後輩が言ってた『来年出る「The Art of Counting 」』という本はこれのことか． http://t.co/wIVcMxI0C2 #書名を正確に覚えられない人いるいる"
http://www.singularpoint.org/blog/r/importance-sampling-1/
プログラミング体験ゲーム：アルゴロジック ｜ JEITA
Virtual Arena: Room 1680
CODE VS 2.0 連鎖のキホン
CODE VS 3.0 サンプル動画
まーす on Twitter: "http://t.co/cceVWtzMVZ 2部グラフでの|最大マッチング| = |最小点カバー| の証明が図と共に示されててわかりやすかった"
まーす on Twitter: "http://t.co/QAUTgWmBYZ 最大安定集合と最小点カバー,2部グラフについてわかりやすかった"
いしはた まさかず on Twitter: "おねえさん…。：“「おねえさんの問題」の最先端 -YouTube動画と世界記録-” http://t.co/2MRiipJ60M"